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复杂时间序列预测技术研究：数据特征驱动分解集成方法论

复杂时间序列预测技术研究：数据特征驱动分解集成方法论
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作者: 著 , 著 , 著 , 著
出版社: 科学出版社
2016-05
版次: 1
ISBN: 9787030476364
定价: 68.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 181页
字数: 252千字
正文语种: 简体中文
丛书: 商务智能与大数据丛书
分类: 管理
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  • 　　《复杂时间序列预测技术研究：数据特征驱动分解集成方法论》致力于时序预测技术创新，试图构建一个具有广泛适用性与高预测精度的预测方法论。针对预测模型具有各自的数据针对性与优劣势，《复杂时间序列预测技术研究：数据特征驱动分解集成方法论》创新性提出了“数据特征驱动”思想，旨在充分考虑研究样本的数据特征，相应设计与之相匹配的预测方法。在此基础上，《复杂时间序列预测技术研究：数据特征驱动分解集成方法论》将新思想与复杂系统前沿分析技术“先分解后集成”思想相结合，提出了一个新的复杂时序预测方法论——数据特征驱动分解集成方法论。数据特征驱动分解集成方法论以基于“先分解后集成”思想的分解集成模型为分析框架，包括时序分解、模态预测与集成预测3个主要步骤；并以“数据特征驱动”思想为建模依据，试图紧扣研究样本的数据特征，设计相应的分技术——时序分解技术、模态预测技术与集成预测技术。新方法论紧扣研究样本的数据特征，不限于特定的研究领域，具有广泛的适用性，为复杂数据分析特别是复杂时序预测提供了一个新的研究视角。
    　　《复杂时间序列预测技术研究：数据特征驱动分解集成方法论》可作为理工类、经管类研究生学习数据分析与预测方法的教材，也可供科研机构、高等院校等单位从事相关研究的科研技术人员参考。 前言
    第1章 绪论
    1．1 研究背景与意义
    1．2 国内外研究现状
    1．2．1 主流时序预测技术研究综述
    1．2．2 清洁能源与国家风险预测技术研究综述
    1．3 本书主要内容
    1．3．1 研究思路与技术路线
    1．3．2 章节结构安排
    1．3．3 主要创新点

    第2章 方法论理论框架
    2．1 核心思想
    2．1．1 “数据特征驱动建模”思想
    2．1．2 “先分解后集成”思想
    2．1．3 流程框架
    2．2 实证设计
    2．2．1 研究样本
    2．2．2 评价标准
    2．3 本章小结

    第3章 数据特征识别
    3．1 数据特征识别的重要性
    3．2 数据特征及其相互关系
    3．3 数据特征识别方案
    3．3．1 本质特征确定
    3．3．2 模式特征度量
    3．3．3 主要步骤
    3．4 数据特征识别方案的应用
    3．4．1 研究样本的本质特征确定
    3．4．2 研究样本的模式特征度量
    3．5 本章小结

    第4章 分解集成模型
    4．1 分解集成模型的提出
    4．2 分解集成模型方法
    4．2．1 分解方法
    4．2．2 预测方法
    4．2．3 集成方法
    4．3 分解集成模型的应用
    4．3．1 准确性评价
    4．3．2 方向性评价
    4．3．3 统计检验
    4．3．4 结果小结
    4．4 本章小结

    第5章 数据特征驱动的时序分解
    5．1 数据特征驱动时序分解的重要性
    5．2 数据特征驱动分解方法
    5．2．1 时域分析方法
    5．2．2 时频分析方法
    5．2．3 瞬频分析方法
    5．2．4 分解方法与数据特征
    5．3 数据特征驱动时序分解的应用
    5．3．1 传统分解方法下的预测结果
    5．3．2 自适性分解方法下的预测结果
    5．3．3 数据特征驱动分解的有效性
    5．4 本章小结

    第6章 数据特征驱动的模态预测
    6．1 数据特征驱动模态预测的重要性
    6．2 数据特征驱动模态预测方法
    6．2．1 方法类别与本质特征
    6．2．2 模式变量与模式特征
    6．3 数据特征驱动模态预测的应用
    6．3．1 方法类别选择
    6．3．2 模式变量引入
    6．4 本章小结

    第7章 数据特征驱动的集成预测
    7．1 数据特征驱动集成预测的重要性
    7．2 数据特征驱动集成预测方法
    7．2．1 拟合回归方法
    7．2．2 简单集成方法
    7．2．3 集成方法与数据特征
    7．3 数据特征驱动集成预测的应用
    7．3．1 数据类型1的预测结果
    7．3．2 数据类型2的预测结果
    7．3．3 数据类型3的预测结果
    7．4 本章小结

    第8章 总结与展望
    8．1 本书主要研究工作
    8．2 本书主要研究成果
    8．3 研究展望
    参考文献
  • 内容简介:
    　　《复杂时间序列预测技术研究：数据特征驱动分解集成方法论》致力于时序预测技术创新，试图构建一个具有广泛适用性与高预测精度的预测方法论。针对预测模型具有各自的数据针对性与优劣势，《复杂时间序列预测技术研究：数据特征驱动分解集成方法论》创新性提出了“数据特征驱动”思想，旨在充分考虑研究样本的数据特征，相应设计与之相匹配的预测方法。在此基础上，《复杂时间序列预测技术研究：数据特征驱动分解集成方法论》将新思想与复杂系统前沿分析技术“先分解后集成”思想相结合，提出了一个新的复杂时序预测方法论——数据特征驱动分解集成方法论。数据特征驱动分解集成方法论以基于“先分解后集成”思想的分解集成模型为分析框架，包括时序分解、模态预测与集成预测3个主要步骤；并以“数据特征驱动”思想为建模依据，试图紧扣研究样本的数据特征，设计相应的分技术——时序分解技术、模态预测技术与集成预测技术。新方法论紧扣研究样本的数据特征，不限于特定的研究领域，具有广泛的适用性，为复杂数据分析特别是复杂时序预测提供了一个新的研究视角。
    　　《复杂时间序列预测技术研究：数据特征驱动分解集成方法论》可作为理工类、经管类研究生学习数据分析与预测方法的教材，也可供科研机构、高等院校等单位从事相关研究的科研技术人员参考。
  • 目录:
    前言
    第1章 绪论
    1．1 研究背景与意义
    1．2 国内外研究现状
    1．2．1 主流时序预测技术研究综述
    1．2．2 清洁能源与国家风险预测技术研究综述
    1．3 本书主要内容
    1．3．1 研究思路与技术路线
    1．3．2 章节结构安排
    1．3．3 主要创新点

    第2章 方法论理论框架
    2．1 核心思想
    2．1．1 “数据特征驱动建模”思想
    2．1．2 “先分解后集成”思想
    2．1．3 流程框架
    2．2 实证设计
    2．2．1 研究样本
    2．2．2 评价标准
    2．3 本章小结

    第3章 数据特征识别
    3．1 数据特征识别的重要性
    3．2 数据特征及其相互关系
    3．3 数据特征识别方案
    3．3．1 本质特征确定
    3．3．2 模式特征度量
    3．3．3 主要步骤
    3．4 数据特征识别方案的应用
    3．4．1 研究样本的本质特征确定
    3．4．2 研究样本的模式特征度量
    3．5 本章小结

    第4章 分解集成模型
    4．1 分解集成模型的提出
    4．2 分解集成模型方法
    4．2．1 分解方法
    4．2．2 预测方法
    4．2．3 集成方法
    4．3 分解集成模型的应用
    4．3．1 准确性评价
    4．3．2 方向性评价
    4．3．3 统计检验
    4．3．4 结果小结
    4．4 本章小结

    第5章 数据特征驱动的时序分解
    5．1 数据特征驱动时序分解的重要性
    5．2 数据特征驱动分解方法
    5．2．1 时域分析方法
    5．2．2 时频分析方法
    5．2．3 瞬频分析方法
    5．2．4 分解方法与数据特征
    5．3 数据特征驱动时序分解的应用
    5．3．1 传统分解方法下的预测结果
    5．3．2 自适性分解方法下的预测结果
    5．3．3 数据特征驱动分解的有效性
    5．4 本章小结

    第6章 数据特征驱动的模态预测
    6．1 数据特征驱动模态预测的重要性
    6．2 数据特征驱动模态预测方法
    6．2．1 方法类别与本质特征
    6．2．2 模式变量与模式特征
    6．3 数据特征驱动模态预测的应用
    6．3．1 方法类别选择
    6．3．2 模式变量引入
    6．4 本章小结

    第7章 数据特征驱动的集成预测
    7．1 数据特征驱动集成预测的重要性
    7．2 数据特征驱动集成预测方法
    7．2．1 拟合回归方法
    7．2．2 简单集成方法
    7．2．3 集成方法与数据特征
    7．3 数据特征驱动集成预测的应用
    7．3．1 数据类型1的预测结果
    7．3．2 数据类型2的预测结果
    7．3．3 数据类型3的预测结果
    7．4 本章小结

    第8章 总结与展望
    8．1 本书主要研究工作
    8．2 本书主要研究成果
    8．3 研究展望
    参考文献
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